근년 일본, 캐나다, 호주, 미국, EU(주로 노르웨이, 영국) 등에서 인공위성을 이용한 해양 안전의 확보를 위한 연구개발이 진행되고 있으며, 일부 실해역 적용의 분야도 도출되고 있는 실정이다. 9.11테러 이후, 국제해사기구에서도 해상보안의 문제는 주요 이슈로 대두되어, 해상보안에의 활용 기술 개발이 먼저 시작되었다. 그 외, 밀입국 선박 감시 덴 해양오염 모니터링이 주요 활용분야이다. 간단하게 요약하면 다음과 같다. -노르웨이: Norwegian Defence Hesearch Establishment(NDRE)에서 주도적으로 선박 탐지 실험 및 기술 개발을 실시. 주로, ESA의 위성을 활용. 국가 보안의 목적으로는 적용을 하고 있음. -캐나다: 캐나다에서 소유하고 있는 RADARSAT을 이용하여 가장 많은 실험을 실시함. 영상을 처리하고 결과에 대한 평가를 수행하기 위한 시스템(Ocean Monitoring Workstation, OSM)을 개발하여 보급에 주력. -호주: 주로 캐나다의 위성 및 시스템의 적용을 하고 있음 영해 및 환경 감시의 역할을 수행. Coastwatch조직을 만들어 해상 감시활동을 하고 있음. -영국: 데이터 취득 후, 2.5시간 이내에 선박의 위치를 전송하는 인터페이스를 개발함. 일본의 경우, 다른 선진국에 비해서는 다소 늦게 시작되었다. 2003년 발간된 '재해 등에 대응한 인공위성이용기술에 관한 종합보고서'를 시작으로 정보수집위성 4기 및 지구관측위성을 이용한 해양 감시 활동이 시작되었다. 또한, 제 3기 과학기술기본계획(2006-2012)내에 해양 불법침입 탐지 기술 개발 항목이 반영되어 있다. 유럽의 해상보안서비스(MARISS)의 사용자 워크숍이 ESA ESRIN(이탈리아 프라스카티)에서 2008년 1월 22일 열렸다. 실질적인 내용은, '해상보안을 위한 우주 시스템'에 관한 것으로 인공위성 이용하는데 있어 설계안 및 데이터 이용 컨셉을 제시하는 것이었다. 여기서 중요한 것은 국가간의 협력이 절대적으로 필요하며, 기존의 시스템과의 통합에 있어 신뢰성을 어떻게 확보하는가에 있다고 할 수 있다. 또한, 보안과 환경모니터링의 기능이 분리되어 진행되고 있는 부분에 대한 정보 통합 방향도 제기되었다. 국내에서도 AIS와 SAR정보의 결합에 관한 검토는 이루어졌으며, 이를 바탕으로 EU와 같은 시스템의 구축(조직과 연구개발)을 위한 실질적인 검토가 필요하다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.6
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pp.48-60
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2011
Nowadays, the 3D community is actively researching on 3D imaging and free-viewpoint video (FVV). The free-viewpoint rendering in multi-view video, virtually move through the scenes in order to create different viewpoints, has become a popular topic in 3D research that can lead to various applications. However, there are restrictions of cost-effectiveness and occupying large bandwidth in video transmission. An alternative to solve this problem is to generate virtual views using a single texture image and a corresponding depth image. A critical issue on generating virtual views is that the regions occluded by the foreground (FG) objects in the original views may become visible in the synthesized views. Filling this disocclusions (holes) in a visually plausible manner determines the quality of synthesis results. In this paper, a new approach for handling disocclusions using depth based inpainting algorithm in synthesized views is presented. Patch based non-parametric texture synthesis which shows excellent performance has two critical elements: determining where to fill first and determining what patch to be copied. In this work, a noise-robust filling priority using the structure tensor of Hessian matrix is proposed. Moreover, a patch matching algorithm excluding foreground region using depth map and considering epipolar line is proposed. Superiority of the proposed method over the existing methods is proved by comparing the experimental results.
Recently the demand for drones is rapidly increasing, as developing Unmanned Aerial Vehicle (UAV) and growing interest in them. Compared to traditional satellite and aerial imagery, it can be used for various researches (environment, geographic information, ocean observation, and remote sensing) because it can be managed with low operating costs and effective data acquisition. However, there is a disadvantage in that only a small area is acquired compared to the satellite and an aircraft, which is a traditional remote sensing method, depending on the battery capacity of the UAV, and the distance limit between Ground Control System (GCS) and UAV. If remote control at long range is possible, the possibility of using UAV in the field of remote sensing can be increased. Therefore, there is a need for a communication network system capable of controlling regardless of the distance between the UAV and the GCS. The distance between UAV and GCS can be transmitted and received using simple radio devices (RF 2.4 GHz, 915 MHz, 433 MHz), which is limited to around 2 km. If the UAV can be managed simultaneously by improving the operating environment of the UAV using a Long-Term Evolution (LTE) communication network, it can make greater effects by converging with the existing industries. In this study, we performed the maximum straight-line distance 6.1 km, the test area 2.2 ㎢, and the total flight distance 41.75 km based on GCS through LTE communication. In addition, we analyzed the possibility of disconnected communication through the base station of LTE communication.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.6
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pp.149-161
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2009
Electronic control systems of vehicle are rapidly developed to keep balance of a driver`s safety and the legal, social needs. The driver assistance systems are putted into practical use according to the cost drop in hardware and highly efficient sensor, etc. This study has developed a lane and vehicle detection program using CCD camera. The Risky Driving Analysis Program based on vision systems is developed by combining a risky driving detection algorithm formed in previous study with lane and vehicle detection program suggested in this study. Risky driving detection programs developed in this study with information coming from the vehicle moving data and lane data are useful in efficiently analyzing the cause and effect of risky driving behavior.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.6
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pp.8-17
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2011
Recently, fusion camera systems that consist of depth sensors and color cameras have been widely developed with the advent of a new type of sensor, time-of-flight (TOF) depth sensor. The physical limitation of depth sensors usually generates low resolution images compared to corresponding color images. Therefore, the pre-processing module, such as camera calibration, three dimensional warping, and hole filling, is necessary to generate the high resolution depth map that is placed in the image plane of the color image. However, the result of the pre-processing step is usually inaccurate due to errors from the camera calibration and the depth measurement. Therefore, in this paper, we present a depth map upsampling method robust these errors. First, the confidence of the measured depth value is estimated by the interrelation between the color image and the pre-upsampled depth map. Then, the detailed depth map can be generated by the modified kernel regression method which exclude depth values having low confidence. Our proposed algorithm guarantees the high quality result in the presence of the camera calibration errors. Experimental comparison with other data fusion techniques shows the superiority of our proposed method.
Youngmin Seo;Youjeong Youn;Seoyeon Kim;Jonggu Kang;Yemin Jeong;Soyeon Choi;Yungyo Im;Yangwon Lee
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.6_1
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pp.1413-1425
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2023
The increasing frequency of wildfires due to climate change is causing extreme loss of life and property. They cause loss of vegetation and affect ecosystem changes depending on their intensity and occurrence. Ecosystem changes, in turn, affect wildfire occurrence, causing secondary damage. Thus, accurate estimation of the areas affected by wildfires is fundamental. Satellite remote sensing is used for forest fire detection because it can rapidly acquire topographic and meteorological information about the affected area after forest fires. In addition, deep learning algorithms such as convolutional neural networks (CNN) and transformer models show high performance for more accurate monitoring of fire-burnt regions. To date, the application of deep learning models has been limited, and there is a scarcity of reports providing quantitative performance evaluations for practical field utilization. Hence, this study emphasizes a comparative analysis, exploring performance enhancements achieved through both model selection and data design. This study examined deep learning models for detecting wildfire-damaged areas using Landsat 8 satellite images in California. Also, we conducted a comprehensive comparison and analysis of the detection performance of multiple models, such as U-Net and High-Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR). Wildfire-related spectral indices such as normalized difference vegetation index (NDVI) and normalized burn ratio (NBR) were used as input channels for the deep learning models to reflect the degree of vegetation cover and surface moisture content. As a result, the mean intersection over union (mIoU) was 0.831 for U-Net and 0.848 for HRNet-OCR, showing high segmentation performance. The inclusion of spectral indices alongside the base wavelength bands resulted in increased metric values for all combinations, affirming that the augmentation of input data with spectral indices contributes to the refinement of pixels. This study can be applied to other satellite images to build a recovery strategy for fire-burnt areas.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.49
no.3
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pp.53-61
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2012
This paper proposes a real-time distance measurement system of high temperature and high speed target using infrared stereo camera. We construct an infrared stereo camera system that measure the difference between target and background temperatures for automatic target measurement. First, the proposed method detects target region based on target motion and intensity variation of local region using difference between target and background temperatures. Second, stereo matching by left and right target information is used to estimate disparity about real-time distance of target. In the proposed method using infrared stereo camera system, we compare distances in three dimension trajectory measuring instrument and in infrared stereo camera measurement. In this experiment from three video data, the result shows an average 9.68% distance error rate. The proposed method is suitable for distance and position measurement of varied targets using infrared stereo system.
Chimin Oh;Seonwoo Kim;Jeongmin Park;Injang Jo;Jaein Kim;Chilwoo Lee
Smart Media Journal
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v.13
no.2
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pp.68-84
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2024
This paper describes the development of a system and algorithms for high-quality welfare services by recognizing behavior development indicators (activity, sociability, danger) in children aged 0 to 2 years old using action recognition technology. Action recognition targeted 11 behaviors from lying down in 0-year-olds to jumping in 2-year-olds, using data directly obtained from actual videos provided for research purposes by three nurseries in the Gwangju and Jeonnam regions. A dataset of 1,867 actions from 425 clip videos was built for these 11 behaviors, achieving an average recognition accuracy of 97.4%. Additionally, for real-world application, the Edge Video Analyzer (EVA), a behavior analysis device, was developed and implemented with a region-specific random frame selection-based PoseC3D algorithm, capable of recognizing actions in real-time for up to 30 people in four-channel videos. The developed system was installed in three nurseries, tested by ten childcare teachers over a month, and evaluated through surveys, resulting in a perceived accuracy of 91 points and a service satisfaction score of 94 points.
Kim, Kyong-Ho;Cho, Sung-Ik;Lee, Jae-Sik;Wohn, Kwang-Yun
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.18
no.4
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pp.9-20
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2009
Navigation system providing route-guidance and traffic information is one of the most widely used driver-support system these days. Most of the navigation system is based on the 2D map paradigm so the information is ed and encoded from the real world. As a result it imposes a cognitive burden to the driver to interpret and translate the ed information to real world information. As a new concept of navigation system, augmented-reality navigation system (AR navigation) is suggested recently. It provides navigational guidance by imposing graphical information on real image captured by camera mounted on a vehicle in real-time. The ultimate goal of navigation system is to assist the driving task with least driving workload whether it is based on the abstracted graphic paradigm or realistic image paradigm. In this paper, we describe the comparative studies on how map navigation and AR navigation affect for driving tasks by experimental research. From the result of this research we obtained a basic knowledge about the two paradigms of navigation systems. On the basis of this knowledge, we are going to find the optimal design of navigation system supporting driving task most effectively, by analyzing characteristics of driving tasks and navigational information from the human-vehicle interface point of view.
컴퓨터 그래픽스 기술과 H/W의 발달로 3D GIS에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 3D GIS에 대한 활발한 연구 중 3D 가상도시의 구축이 중요한 연구로 떠오르고 있다. 3D 가상도시는 국방, 교통, 통신, 지적, 지하시설물, 관광, 도시계획, 도시모델링 등에 다양하게 활용될 수 있다. 현재 우리나라에서 3D 가상도시의 구축은 미약하지만 앞으로 그 수요는 더욱 더 많아질 것이다. 3D 가상도시의 구축에는 GIS, 컴퓨터 그래픽스, Database, 자료구조, 3D 모델링 등의 다양한 기술이 필요하다. 3D 가상도시의 구축의 방법은 크게 1/1,000수치지도+실제측량, 1/1,000수치지도+입체 인공위성 영상+수치사진측량, 1/1,000수치지도+항공사진측량 도화원도, 1/1,000수치지도+항공레이저스캐닝의 방법을 적용해 볼 수 있다. 현재 우리나라 여건상 첫 번째 방법이 가장 일반적으로 사용이 되나 도화원도에 대한 규제를 완화하여 세 번째 방법을 적용하는 것이 가장 효과적일 것이다. 3D 가상도시는 인터넷 기술과 접목이 되어 3D Web GIS의 형태로 앞으로의 GIS 주류를 이룰 것이다. 그러나 국내에서 3D 가상도시의 구축에 관한 연구는 미약한 수준이다. 3D 자료취득, 자료처리, 모델링 부문에 대한 연구가 시급하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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